在i.MX RT1060 MCU上使用TensorFlow Lite进行手写数字识别
本应用笔记重点介绍了使用i.MX RT1060 MCU、MCUXpresso SDK和eIQ™技术通过深度学习在嵌入式系统上进行手写数字识别的方法。
恩智浦® eIQ™机器学习(ML)软件开发环境支持在恩智浦EdgeVerse™微控制器和微处理器(包括i.MX RT跨界MCU和i.MX系列应用处理器)上使用ML算法。eIQ ML软件包括称为eIQ Toolkit的ML工作流工具以及推理引擎、神经网络编译器和优化库。该软件利用开源的专有技术,并完全集成到恩智浦MCUXpresso软件开发套件和Yocto开发环境中,使您可以轻松开发完整的系统级应用。
机器学习成为主流越来越多的智能技术向网络边缘靠拢,恩智浦顺势而为,面向端到端ML应用开发,推出了eIQ ML软件开发平台,并进一步增加了直观GUI、便捷工作流工具eIQ Toolkit以及和DeepViewRT推理引擎。
平台经优化的运行时推理引擎,支持资源受限设备使用紧凑代码。
eIQ支持的设备:
i.MX RT1064, i.MX RT1170.
平台经优化的运行时推理引擎,支持资源受限设备使用紧凑代码。
eIQ支持的设备:i.MX 8M Plus, i.MX 8M, i.MX 8M Nano, i.MX 8M Nano UL, i.MX 8M Mini.
推理引擎框架,桥接神经网络框架和Arm ML处理器。
eIQ支持的设备:i.MX 8M Plus, i.MX 8M, i.MX 8M Nano, i.MX 8M Nano UL, i.MX 8M Mini.
TensorFlow Lite是TensorFlow的加速缩小版,通过使用开源库,支持边缘技术降低延时、缩小二进制大小。
eIQ支持的设备:i.MX 8M Plus, i.MX 8M, i.MX 8M Nano, i.MX 8M Nano UL, i.MX 8M Mini.
TF Micro比TensorFlow速度更快体积更小,可为资源受限设备提供运行机器学习模组。
eIQ支持的设备: i.MX RT600, i.MX RT1050, i.MX RT1060, i.MX RT1064, i.MX RT1160, i.MX RT1170, i.MX 8M Plus.
一款机器学习的编译器,通过将神经网络转换为目标文件,再转换为二进制图片,从而实现提前编译,性能更高,内存占用更小。
eIQ支持的设备: i.MX RT600, i.MX RT1050, i.MX RT1060, i.MX RT1064, i.MX RT1160, i.MX RT1170.
交互平台推理,ML培训加速器
eIQ支持的设备:i.MX 8M Plus, i.MX 8M, i.MX 8M Nano, i.MX 8M Nano UL, i.MX 8M Mini.
使用i.MX RT1060和TensorFlow Lite模型, 通过图像识别进行标签认证 。
从高层次看控制器局域网 (CAN) 标准的主要优势。